fpgaplayer的博客

Digital Front End in Wireless Communications and Broadcasting Circuits and Signal Processing RRU相关的非常好的资料，英文版，包括数字前端相关的各种，适合WCDMA， LTE，NB等等。

神经网络python书，非常好的可以上手的入门介绍性书籍，英文非扫描高清文字版，其他资源有的50分，太黑了。

通信理论第一泰斗Gallager著作，随机过程工科学生最好的教材，适合各工科学生学习随机过程相关知识。

最经典的c语言教程，不用多介绍了吧，The C Programming Language， The C Programming Language， K&C， 发明人写的。

如果你在编写Python 3程序时需要帮助，或者想更新老的Python 2代码，本书正是你所需要的。本书包含了大量使用Python 3.3编写并测试过的实用编程技巧。对于那些关注现代工具和惯用技巧的有经验的Python程序员来说，本书无可替代。 本书包含了12个以上的完整主题，其范围涵盖了Python语言的核心以及多个应用领域中的常见任务。每一节中包含的示例代码都可以立刻应用到你自己的项目中去，而每节的讨论部分则告诉你解决方案是如何以及为什么能够工作。 本书主题包括： 数据结构和算法； 字符串和文本； 数字、日期和时间； 迭代器和生成器； 文件和I/O； 数据编码与处理； 函数； 类与对象； 元编程； 模块和包； 网络和Web编程； 并发； 实用脚本和系统管理； 测试、调试以及异常； C语言扩展。 作者简介 作者:[美]大卫·比斯利（David Beazley），布莱恩·K. 琼斯（Brian K.Jones） 译者:陈舸 David Beazley是一位居住在芝加哥的独立软件开发者以及图书作者。他主要的工作在于编程工具，提供定制化的软件开发服务，以及为软件开发者、科学家和工程师教授编程实践课程。他最为人熟知的工作在于Python编程语言，他已为此创建了好几个开源的软件包（例如Swig和PLY），并且是备受赞誉的图书Python Essential Reference的作者。他也对C、C++以及汇编语言下的系统编程有着丰富的经验。 Brain K. Jones是普林斯顿大学计算机系的一位系统管理员。

作者简介 Ian Goodfellow，谷歌公司(Google) 的研究科学家，2014 年蒙特利尔大学机器学习博士。他的研究兴趣涵盖大多数深度学习主题，特别是生成模型以及机器学习的安全和隐私。Ian Goodfellow 在研究对抗样本方面是一位有影响力的早期研究者，他发明了生成式对抗网络，在深度学习领域贡献卓越。 Yoshua Bengio，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系(DIRO) 的教授，蒙特利尔学习算法研究所(MILA) 的负责人，CIFAR 项目的共同负责人，加拿大统计学习算法研究主席。Yoshua Bengio 的主要研究目标是了解产生智力的学习原则。他还教授“机器学习”研究生课程(IFT6266)，并培养了一大批研究生和博士后。 Aaron Courville，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授，也是LISA 实验室的成员。目前他的研究兴趣集中在发展深度学习模型和方法，特别是开发概率模型和新颖的推断方法。Aaron Courville 主要专注于计算机视觉应用，在其他领域，如自然语言处理、音频信号处理、语音理解和其他AI 相关任务方面也有所研究。

卡内基梅隆大学非常经典的机器学习教程，也被很多其他著名大学当作教材用。米歇尔(Mitchell T.M.)，是卡内基梅隆大学的教授，讲授“机器学习”等多门课程；美国人工智能协会(AAAL)的主席；美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人；多种技术杂志的撰稿人，曾发表过许多文章，出版过多本专著，是机器学习领域的著名学者。